python list转矩阵的实例讲解

如下所示：

#list转矩阵，矩阵列合并

x = [[1.2,2.2,1.4],[1.3,2.4,2.1],[1,1,0]] #表示有三个点，第一个点为(1,2,1,3)类型为1

#将其转换为矩阵，每一行表示一个点的信息

m = np.array(x).T

print m

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时间： 2018-08-03

1. 列表使用sum, 如下代码,对1维列表和二维列表,numpy.sum(a)都能将列表a中的所有元素求和并返回,a.sum()用法是非法的. 但是对于1维列表,sum(a)和numpy.sum(a)效果相同,对于二维列表,sum(a)会报错,用法非法. 2. 在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum(),np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b.c中的所有元素求和并返回单个数值. 但是对于二维数组b,代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求

矩阵创建 1.from numpyimport *; a1=array([1,2,3]) a2=mat(a1) 矩阵与方块列表的区别如下: 2.data2=mat(ones((2,4))) 创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int 3.data5=mat(random.randint(2,8,size=(2,5)) 产生一个2-8之间的随机整数矩阵 4.data3=mat(random.rand(2,2)) 这里的random模块使用的是num

问题描述 分别实现矩阵相乘的3种算法,比较三种算法在矩阵大小分别为22∗2222∗22, 23∗2323∗23, 24∗2424∗24, 25∗2525∗25, 26∗2626∗26, 27∗2727∗27, 28∗2828∗28, 29∗2929∗29时的运行时间与MATLAB自带的矩阵相乘的运行时间,绘制时间对比图. 解题方法 本文采用了以下方法进行求值:矩阵计算法.定义法.分治法和Strassen方法.这里我们使用Matlab以及Python对这个问题进行处理,比较两种语言在一样的条件下,

ndarray.ndim:维度 ndarray.shape:形状 ndarray.size:元素个数 ndarray.dtype:元素数据类型 ndarray.itemsize:字节大小 创建数组: a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) # [2 23 4] 指定数据类型: a = np.array([2,23,4],dtype=np.int) print(a.dtype) # int 64 dtype可以指定的类型有int32,float,floa

Numpy 通过观察Python的自有数据类型,我们可以发现Python原生并不提供多维数组的操作,那么为了处理矩阵,就需要使用第三方提供的相关的包. NumPy 是一个非常优秀的提供矩阵操作的包.NumPy的主要目标,就是提供多维数组,从而实现矩阵操作. NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the sa

实例如下所示: >>>from compiler.ast import flatten >>>X matrix([[ 1, 17, 13, 221, 289, 169], [ 1, 17, 14, 238, 289, 196], [ 1, 17, 15, 255, 289, 225], [ 1, 18, 13, 234, 324, 169], [ 1, 18, 14, 252, 324, 196], [ 1, 18, 15, 270, 324, 225], [ 1, 1

sympy版本:1.2 假设求解矩阵方程 AX=A+2X 其中 求解之前对矩阵方程化简为 (A−2E)X=A 令 B=(A−2E) 使用qtconsole输入下面程序进行求解 In [26]: from sympy import * In [27]: from sympy.abc import * In [28]: A=Matrix([[4,2,3],[1,1,0],[-1,2,3]]) In [29]: A Out[29]: Matrix([ [ 4, 2, 3], [ 1, 1, 0], [

代码如下: a=[] for i in range(3): a.append([]) for j in range(3): a[i].append(int(input('输入整数:\n'))) print(a) 结果如下: 输入整数: 1 输入整数: 2 输入整数: 3 输入整数: 4 输入整数: 5 输入整数: 6 输入整数: 7 输入整数: 8 输入整数: 9 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 以上这篇python for循环输入一个矩阵的实例就是小编分享给

首先输入一个矩阵: >>> b=[[1,2,3,4,5,6],[2,2,3,4,5,6],[3,2,3,4,5,6],[4,2,3,4,5,6],[5,2,3,4,5,6]] >>> b=np.array(b) >>> b array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [2, 2, 3, 4, 5, 6], [3, 2, 3, 4, 5, 6], [4, 2, 3, 4, 5, 6], [5, 2, 3, 4, 5, 6]]) 目标:取上述矩阵

在上篇文章给大家分享PHP源码批量抓取远程网页图片并保存到本地的实现方法,感兴趣的朋友可以点击了解详情. #-*-coding:utf-8-*- import os import uuid import urllib2 import cookielib '''获取文件后缀名''' def get_file_extension(file): return os.path.splitext(file)[1] '''創建文件目录,并返回该目录''' def mkdir(path): # 去除左右两边的

最近刚开始学python,正好实习工作中遇到对excel中的数据进行处理的问题,就想到利用python来解决,也恰好练手. 实际的问题是要从excel表中提取日期.邮件地址和时间,然后统计在一定时间段内某个人在某个项目上用了多少时间,最后做成一张数据透视表(这是问题的大致意思). 首先要做的就是数据提取了,excel中本身有一个text to column的功能,但是对列中规律性不好的数据处理效果很差,不能分割出想要的数据,所以我果断选择用python来完成. 要用的库一个是对excel读写处理

在神经网络计算过程中,经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤(例如MLE,Attention等操作).那么在 tensorflow 的 Variable 类型中如何做到这一点呢? 首先假设 Variable 是一个一维数组 A: import numpy as np import tensorflow as tf a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) A = tf.Variable(a) 我们把我们想取出的元素的索引存到 B 中,如果我

本文实例讲述了Python保存最后N个元素的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:希望在迭代或是其他形式的处理过程中对最后几项记录做一个有限的历史记录统计 解决方案:选择collections.deque. 如下的代码对一系列文本行做简单的文本匹配操作,当发现有匹配时就输出当前的匹配行以及最后检查过的N行文本: from collections import deque def search(lines, pattern, history=5): previous_lines = deq

环境Python 2.7.6,BS4,在powershell或命令行均可运行.请确保安装了BS模块 复制代码 代码如下: # -*- coding:utf8 -*-# 2013.12.36 19:41 wnlo-c209# 抓取dbmei.com的图片. from bs4 import BeautifulSoupimport os, sys, urllib2 # 创建文件夹,昨天刚学会path = os.getcwd()          # 获取此脚本所在目录new_path = os.pat

前言 当需要进行大规模查询时(比如目前遇到的情形:查询某个省所有发债企业的YY评级分数),人工查询显然太过费时,那就写个爬虫吧. 由于该爬虫实在过于简单,就只简单概述下. 一.请求端 通过观察YY评级的网页信息,如下图(F12或右击进入检查,点击network->XHR->headers). 红色框表明是个get请求(其实这种网页基本都是Ajax get,需要总结实际url的规律的). 绿色框即为实际URL,通过分析该URL,其由两部分组成.前半部分为" https://web.ra

编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了.问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中间人的作用.你可以再把Unicode编码(encode)为UTF-8,或者GB,再存储到计算机

本文实例讲述了python抓取并保存html页面时乱码问题的解决方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在用Python抓取html页面并保存的时候,经常出现抓取下来的网页内容是乱码的问题.出现该问题的原因一方面是自己的代码中编码设置有问题,另一方面是在编码设置正确的情况下,网页的实际编码和标示的编码不符合造成的.html页面标示的编码在这里: 复制代码 代码如下: